Mengenal Perbedaan SAS Dan R,Manakah Yang Tebaik?

Di artikel kali ini kita akan membahas mengenai perbedaan dari SAS Dan R.Karena keduanya sangat berperan penting dalam bidang data science.Sebelum membahas bagaimana perbedaan diantara keduanya,mari kita bahas pengertian dari keduanya.

Apa Itu SAS ?

SAS merupakan market leader berpengaruh di bidang analisa data.SAS menawarkan berbagai fungsi statistik yang memiliki GUI (Enterprise Guide Miner) dengan kemampuan luar biasa bagi individu untuk belajar dengan cepat dan memberikan dukungan teknis terbaik.Namun SAS,tetap menjadi alternatif software yang digunakan meskipun memiliki harga yang tinggi dan tidak diperbarui terus menerus dengan fungsi statistik terbaru.

SAS dikembangkan di North Carolina State University awal mulai Tahun 1966 hingga Tahun 1976, ketika SAS Institute didirikan. SAS dikembangkan lebih lanjut di Tahun 1980 dan 1990 dengan penambahan prosedur statistik baru, komponen tambahan dan pengenalan JMP. Sebuah antarmuka point-and-click telah ditambahkan di versi 9 pada Tahun 2004. Sebuah produk analisis media sosial telah ditambahkan di tahun 2010.

Beberapa komponen SAS meliputi :

Base SAS : Prosedur dasar dan manajemen data.
SAS / STAT : Analisis statistik.
SAS / GRAPH : Grafik dan presentasi.
SAS / OR : Operation research.
SAS / ETS : Ekonometrika dan Analisis Time Series.
SAS / IML : Interaktif bahasa matriks.
SAS / AF : Fasilitas Aplikasi.
SAS / QC : Kualitas kontrol.
SAS / INSIGHT : Data mining.
SAS / PH : analisis percobaan klinis.
Enterprise Miner : Data mining.

Kelebihan SAS

• Mempermudah perhitungan statistik dari suatu instansi.
• Tidak membutuhkan spesifikasi komputer yang tinggi.
• Mempersingkat waktu dalam melakukan penghitungan.
• Memberikan solusi bagi kepentingan bisnis.
• Hasil lebih akurat dan reliabel.
• Cocok membantu riset pasar dari suatu bisnis.

Kekurangan SAS

• Terbatas untuk konsep statistika sosial.
• Belum terintegrasi dengan program database.

Apa Itu R ?

R merupakan mitra open source SAS, yang telah digunakan oleh para peneliti dan profesor.Karena sifatnya yang open-source, maka beberapa tekni terbaru sering dirilis.Ada banyak dokumentasi yang dapat diakses melalui web, dan hal itu adalah alternatif yang sangat hemat biaya.R(juga dikenal sebagai GNU S).R dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman di Universitas Auckland,Selandia Baru dan kini dikembangkan oleh R Development Core Team,di mana Chambers merupakan anggotanya.R dinamakan sebagian setelah nama dua pembuatnya (Robert Gentleman dan Ross Ihaka) dan sebagian dari permainan nama dari S.Bahasa R menjadi standar de facto di antara statistikawan untuk pengembangan perangkat lunak statistika dan digunakan secara luas untuk pengembangan perangkat lunak statistika dan analisis data.R merupakan bagian dari proyek GNU.Kode sumbernya tersedia secara bebas di bawah Lisensi Publik Umum GNU dan versi biner prekompilasinya tersedia untuk berbagai sistem operasi.R menggunakan antarmuka baris perintah,meski beberapa antarmuka pengguna grafik juga tersedia.Meski R memiliki antarmuka baris perintah (command line interface), terdapat beberapa antarmuka pengguna grafis pihak ketiga,seperti RStudio,lingkungan pengembangan yang terintegrasi dan Jupyter,antarmuka notebook.

cara mudah bagi pemula dalam menggunkan software,langkah pertama tentu adalah dengan menginstall software R, kemudian install R studio untuk melakukan coding dengan lebih mudah.Setelah selesai melakukan proses coding,kalian bisa menyimpan value di sebuah variable,namun perlu diperhatikan bahwa data yang tersimpan harus ada angka numeric,character,dates dan logical (boolean) juga bisa mengelompokan tipe data yang sama melalui vectors dan functions untuk memudahkan kalian memproses data.Data-data tersebut juga bisa diisi pada kolom data frame sejenis excel agar mudah dibaca.Setelahnya bisa,langsung membuat list container data yang berbeda, melalui matrix berisi index colomn dan row. Hampir mirip data frame, meski representai dan rulesnya jelas berbeda.Maka,point point di atas harus dikuasai terlebih dahulu bagi para pemula sehingga nantinya akan mudah untuk programming yang automate.

Kelebihan R

R adalah salah satu programming language yang menawarkan kemampuan analisis data yang canggih.Padahal,R bersifat gratis.Terlebih lagi,bahasa ini memiliki banyak pengguna,hingga ada banyak komunitas yang terus mengembangkannya.Raksasa teknologi seperti Facebook, Google, hingga Microsoft, memanfaatkan bahasa R. Selain itu, ada pula perusahaan besar lain seperti Bing, Merck, TechCrunch, hingga Mozilla.

Kekurangan R

Memang, Glints sudah menjelaskan bahwa R bukanlah bahasa untuk pemula.Sebab, tampilan command–line bahasa ini sedikit membingungkan,sebagai solusi, kalian bisa menggunakan integrated development environment seperti RStudio.Data di dalam R juga disimpan di dalam memori fisik. Ini bisa menjadi salah satu kekurangannya.Jika kalian harus bekerja dengan data yang sangat banyak,kalian bisa-bisa kekurangan memori.Meski begitu, R sudah punya integrasi dengan Hadoop, framework untuk data yang berukuran besar.Eksekusi alias pembacaan kode R juga memakan waktu yang lama.Jika memang ingin dipercepat,kalian harus siap mengoptimalkan kode kalian.

Perbedaan Antara SAS vs R

Berikut perbedaan antara SAS dan R,yaitu :

Kemudahan Mempelajari

SAS tidak rumit untuk dipelajari dan mempunyai pilihan sederhana (PROC SQL) untuk individu yang sudah memahami SQL.Kemudian software ini merupakan antarmuka GUI dengan keamanan yang handal dalam repositorinya.Tentang sumber daya,ada tutorial yang tersedia di situs berbagai universitas dan SAS memiliki manual instruksi lengkap.Meski ada sertifikasi dari lembaga pelatihan SAS namun pengguna harus membayar dengan harga lebih untuk mendapatkannya.

R termasuk rumit untuk dipelajari,sehingga pengguna perlu untuk memahami dan belajar untuk memprogram.R merupakan bahasa pemrograman (tingkat rendah) dan karena itu,prosesnya perlu memahami kode program secara lusd.

Ketersediaan Atau Harga

SAS merupakan perangkat lunak komersial.Software ini masih di luar jangkauan dan tidak murah untuk mayoritas profesional (dalam kemampuan individu),Namun,software ini mendominasi pasar terbesar di Organisasi Swasta.Karena itu,mungkin tidak mudah untuk menggunakan SAS kecuali,berada di organisasi yang telah berinvestasi di SAS.

R gratis dan dapat diunduh oleh siapapun.

Dukungan Layanan Pelanggan Dan Komunitas

SAS sudah mendedikasikan layanan pelanggan selain komunitas.Karena itu,jika pengguna mengalami kesulitan dalam beberapa tantangan atau pengaturan teknis lain,pengguna dapat meminta bantuan.

R memiliki komunitas online terbesar,namun tidak ada dukungan layanan pelanggan.Jika pengguna memiliki masalah,pengguna sendiri menyelesaikan masalah tersebut.Pengguna akan mendapatkan banyak bantuan apabila memiliki dukungan layanan pelanggan.

Kapasitas Statistik

Program SAS lain dan SAS Stat mengemas kekuatan aktif dan mencakup hampir seluruh teknik dan evaluasi statistik.Namun karena R open source dan individu dapat mengirimkan program atau library khusus mereka, sehingga teknik terbaru yang mutakhir selalu dirilis di R.Hingga kini,R telah mendapatkan hampir 15.000 program di repositori Comprehensive R Archive Network.Situs web yang menjaga pekerjaan R).Sejumlah teknik paling modern seperti GLMET,AdaBoost RF,dapat diakses untuk digunakan dalam R tetapi tidak bisa digunakan di SAS.Banyak program eksperimental dapat diperoleh di R,sebagian besar pesaing Kaggle (yang membutuhkan pos situs sendiri), pemenangnya (yang merupakan salah satu penambang data terbaik di dunia) hampir selalu menggunakan R untuk membangun model mereka.

Karena SAS adalah aplikasi berbayar dengan berbagai dukungan, penemuan baru atau teknik statistik baru harus diperiksa secara ketat sebelum dilakukan rilis yang berpengaruh pada kapasitas statistik maka dalam aspek ini R adalah pemenangnya.

• Progress Dalam Aplikasi

Keduanya memiliki semua fungsi mendasar dan paling dibutuhkan untuk dapat diakses.Atribut ini penting jika pengguna kebetulan bekerja pada algoritma dan teknologi terbaru.Sebagai hasil dari sifat open source tersebut,R mendapatkan fitur terbaru dengan cepat.Namun di sisi lain SAS meningkatkan kemampuannya dengan merilis beberapa variasi baru sehingga memerlukan waktu.Karena R telah digunakan secara luas oleh para profesor di masa lalu maka pengembangan teknik yang baru menjadi lebih cepat.SAS selalu merilis peningkatan dalam mengelola environment sehingga dengan demikian,SAS dapat memberikan hasil analisa yang lebih baik,sedangkan R memiliki peluang untuk melakukan kesalahan dalam perkembangan terbaru sehingga dapat berkontribusi dalam memberikan hasil analisa yang kurang baik.

sekian artikel kali ini semoga bisa bermanfaat untuk kalian semua 🙂